6月27日中午，由中国人民大学经济学院主办，数量经济学教研室负责的数量经济学Seminar在明德主楼734会议室召开。来自路易斯安那州立大学的助理教授周前坤报告了他与合作者的研究成果：Panel Parametric, Semi-parametric and Nonparametric Construction of Counterfactuals - California Tobacco Control Revisited。

　　 周前坤老师以去医院对已发烧的学生的治疗效果为例引入主题，主要基于面板数据，分别使用参数，半参数和非参数的方法来构造反事实，即去医院治疗的学生如果不去医院治疗，其发烧症状会如何变化，进而确定ATT。 周老师对以上三种方法进行了详细的介绍，并且认为一般来说，对于平稳数据而言，半参数方法在一定程度上能够构建更加接近真实数据生成过程的反事实，从而更好地确定ATT； 如果数据是非平稳的，那么非参数方法在一定程度上优于参数或半参数方法。 另外，周老师在报告中认为不同的模型用不同的数据可能效果好坏不确定，因此建议使用MA方法生成反事实，并认为MA方法是一个比较可靠的方法。最后，作为对以上三种方法的模拟，报告中还比较了加州烟草控制计划对人均卷烟消费量的影响的不同估计结果。

　　 本次Seminar由章永辉博士主持，经济学院赵国庆教授、杨继东副教授、范志勇副教授、江艇博士、马骏博士、对外经济贸易大学王芸副教授以及数名数量经济学和西方经济学的博士生和硕士生参加了此次Seminar。报告中的估计方法是一个比较实用和前沿的方法，引发了会上热烈的讨论

（编辑：陆美贺；核稿：李佩洁）